Рамиль Сулейменов 
Машинное обучение (ML) становится преобразующей силой в высшем образовании, предоставляя учебным заведениям возможность анализировать огромные массивы данных о студентах, прогнозировать их академические успехи и персонализировать образовательный опыт.
Потенциальные выгоды огромны: это и раннее выявление студентов из групп риска для своевременного вмешательства, и оптимизация распределения ресурсов, и улучшение процесса принятия решений на уровне всего учебного заведения. Однако по мере все более глубокой интеграции систем ML в высшее образование нельзя игнорировать этические последствия этих технологий. Проблемы, связанные с конфиденциальностью данных, алгоритмической предвзятостью, прозрачностью и информированным согласием, создают серьезные вызовы, которые необходимо решать для обеспечения ответственного внедрения искусственного интеллекта (ИИ).
Недавнее исследование подчеркивает важность баланса между технологическими инновациями и этической ответственностью, чтобы инструменты ML служили студентам справедливо и защищали их права. Задача будущего заключается не в том, стоит ли внедрять более продвинутый ИИ, а в том, чтобы разработать ключевые практики и меры контроля, гарантирующие этичную и прозрачную работу этих технологий без усиления системного неравенства.
Высшие учебные заведения все чаще полагаются на предиктивную аналитику на основе машинного обучения для выявления испытывающих трудности студентов, персонализации мер поддержки и оптимизации административных процессов. Хотя эти инновации потенциально способны повысить успеваемость студентов и операционную эффективность, они также порождают этические опасения. Если оставить без внимания вопросы алгоритмической предвзятости, конфиденциальности данных и прозрачности, это может подорвать доверие к решениям, принимаемым с помощью ИИ, и усугубить неравенство в образовании.
Один из наиболее значительных этических рисков ML в высшем образовании представляет собой алгоритмическая предвзятость. Предиктивные модели часто наследуют и усиливают существующее социальное неравенство, заложенное в исторических данных, влияя на решения учебных заведений таким образом, что студенты из маргинализированных групп оказываются в невыгодном положении. Вместо того чтобы сокращать разрыв, эти предубеждения могут его усиливать, увековечивая циклы исключения в показателях академической успеваемости и институциональной поддержке.
Например, исследование 2024 года, опубликованное в AERA Open, показывает, что предиктивные алгоритмы, широко используемые университетами, склонны недооценивать потенциал успеха чернокожих и латиноамериканских студентов, одновременно переоценивая его для белых и азиатских студентов. Эта систематическая предвзятость искажает меры академической поддержки и создает риск самоисполняющихся пророчеств, когда студенты, помеченные как «группа высокого риска», получают меньше возможностей, ограниченные ресурсы или подвергаются более пристальному контролю. В результате модели ML, предназначенные для помощи студентам, могут вместо этого увеличивать существующий образовательный разрыв, противореча фундаментальной миссии высшего образования – создавать равные пути к успеху для всех студентов.
Обеспечение конфиденциальности данных студентов в высшем образовании становится все более сложной задачей по мере ускорения внедрения ИИ. Закон о семейных правах на образование и неприкосновенность частной жизни (FERPA) обязывает учебные заведения защищать студенческие записи, включая оценки, транскрипты и дисциплинарную историю. Однако проблемы с соблюдением требований нарастают по мере того, как аналитика на основе ИИ все глубже внедряется в академические системы. В 2024 году Gartner выясняет, что 93% людей обеспокоены безопасностью своей личной информации в Интернете, и студенты не являются исключением.
Эти опасения не беспочвенны. В 2024 году генеральный прокурор штата Нью-Йорк Летиция Джеймс и Департамент образования штата Нью-Йорк (NYSED) достигают мирового соглашения на сумму 750 000 долларов с College Board по обвинениям в том, что организация делилась и продавала личную информацию студентов в нарушение законов штата о конфиденциальности. Кроме того, исследование Electronic Frontier Foundation 2023 года показывает, что 68% опрошенных студентов не знают, что данные их системы управления обучением (LMS) используются для прогнозирования академической успеваемости, что поднимает серьезные вопросы о прозрачности и информированном согласии.
Растущее напряжение между внедрением ИИ и безопасностью данных дополнительно подчеркивается в отчете компании Ellucian, специализирующейся на технологиях для высшего образования, за 2024 год. Внедрение ИИ в университетах более чем удвоилось за последний год, однако опасения относительно его рисков выросли так же быстро. Среди 445 преподавателей и администраторов, опрошенных из 330 учебных заведений, обеспокоенность предвзятостью в моделях ИИ возросла с 36% в 2023 году до 49% в 2024 году, а опасения по поводу конфиденциальности и безопасности данных подскочили с 50% до 59% за тот же период.
Эти данные вскрывают тревожный парадокс: в то время как учебные заведения все больше полагаются на ИИ для улучшения обучения и оптимизации операций, они одновременно борются с его непреднамеренными рисками, включая нарушения конфиденциальности данных, недостаток прозрачности и потенциальную предвзятость. Без четкого управления, этических гарантий и надежных мер по соблюдению требований те самые технологии, которые призваны оптимизировать образование, могут подорвать доверие студентов и подвергнуть учебные заведения юридическим и репутационным рискам.
Помимо конфиденциальности и предвзятости, серьезной этической проблемой является недостаточная интерпретируемость процесса принятия решений с помощью ML. Многие предиктивные модели функционируют как алгоритмы «черного ящика», предоставляя классификации и оценки рисков без четких объяснений того, как принимаются решения. Когда студенты помечаются непрозрачной моделью ИИ как «группа риска», они и их научные руководители лишаются возможности понять или оспорить эти определения.
Использование ML в высшем образовании должно руководствоваться этическими императивами, которые ставят во главу угла справедливость, подотчетность и автономию студентов. Необходимо срочное внимание к пяти ключевым областям: Конфиденциальность данных и согласие – студенты должны контролировать свои данные, с четкими правилами использования и хранения их информации системами ML; учебные заведения должны получать явное согласие перед использованием данных студентов для предиктивной аналитики. Алгоритмическая справедливость и смягчение предвзятости – институты должны гарантировать, что модели ML не усиливают существующее неравенство; аудиты предвзятости и обучение на данных с учетом справедливости должны быть включены в разработку моделей. Прозрачность и объяснимость – решения, принимаемые с помощью ML, должны быть интерпретируемыми и объяснимыми для студентов, преподавателей и администраторов; если алгоритм помечает студента как «высокорискового», учебное заведение должно уметь обосновать эту классификацию. Подотчетность и этическое управление – университеты должны создавать комитеты по этике ИИ для надзора за развертыванием ML, обеспечивая соблюдение этических и правовых рамок, таких как FERPA и Общий регламент по защите данных (GDPR). Человеческий надзор и вмешательство – предиктивные модели должны поддерживать, а не заменять принятие решений человеком; преподаватели и консультанты должны участвовать в рассмотрении выводов, сгенерированных ML, чтобы избежать чрезмерной зависимости от автоматизированных решений.
Интеграция ML в высшее образование уже улучшает усилия по удержанию студентов, академическое консультирование и распределение ресурсов. Чтобы максимизировать преимущества при соблюдении этических норм, учебные заведения должны сосредоточиться на проактивных стратегиях, обеспечивающих справедливость, прозрачность и ориентацию на студентов в системах ИИ.
Для улучшения моделей прогнозирования успеваемости студентов следует использовать разнообразные и репрезентативные наборы данных для повышения точности прогнозов и минимизации предвзятости. Необходимо внедрять человеческий надзор и вмешательство, чтобы предиктивная аналитика служила поддерживающим инструментом, а не окончательным вердиктом. Студентам нужно предоставлять доступ к информации об их данных, позволяя им понимать и реагировать на выявленные риски в сотрудничестве с академическими консультантами.
При укреплении процессов приема и распределения финансовой помощи с помощью ИИ следует обучать модели ML на справедливых и инклюзивных наборах данных, учитывающих социально-экономическое и демографическое разнообразие. Необходимо включать множественные критерии оценки помимо исторических тенденций для обеспечения целостного подхода к оценке абитуриентов. Важно проводить регулярные аудиты справедливости для оценки и смягчения предвзятости, гарантируя, что решения о финансовой помощи и приеме не отдают непропорциональное предпочтение какой-либо группе или не ставят ее в невыгодное положение.
При оптимизации систем консультирования студентов на базе ИИ следует интегрировать ИИ-консультирование с человеческим наставничеством и поддержкой преподавателей для баланса между эффективностью и личным взаимодействием. Нужно разрабатывать инструменты ИИ-консультирования с возможностями настройки, позволяющими студентам вводить информацию о своих личных, академических и карьерных целях. Требуется постоянно отслеживать и совершенствовать рекомендации ИИ, используя обратную связь от студентов и академические результаты для обеспечения точности и эффективности.
Для обеспечения ответственного внедрения ИИ высшие учебные заведения должны предпринять целенаправленные шаги по интеграции этичных, прозрачных и ориентированных на студентов практик ИИ. Рекомендуется разрабатывать этические рамки ИИ, устанавливая четкие институциональные руководящие принципы, определяющие допустимый сбор данных, оценку моделей ML и защиту прав студентов. Важно внедрять аудиты предвзятости и тестирование на справедливость, проводя регулярные проверки систем ML для выявления и исправления предвзятости, обеспечивая равное отношение ко всем студентам. Необходимо проводить обучение по этике ИИ для преподавателей и администраторов, просвещая персонал и лиц, принимающих решения, об этических последствиях ИИ, чтобы они могли делать осознанный выбор в отношении внедрения технологий. Также важно укреплять права студентов и инициативы по прозрачности, внедряя практики объяснимого ИИ, которые позволяют студентам понимать и оспаривать решения на основе ML, влияющие на их академический путь. Следует развивать междисциплинарное сотрудничество, привлекая экспертов из области компьютерных наук, этики, образования и права к управлению ИИ для разработки комплексных политик, которые сбалансируют инновации и ответственность.
Приоритезация этих стратегий этичного ИИ может помочь учебным заведениям использовать мощь машинного обучения, поддерживать успех студентов и обеспечивать справедливость, подотчетность и прозрачность.
Интеграция машинного обучения в высшее образование открывает как огромные возможности, так и глубокие этические проблемы. Хотя предиктивная аналитика может помочь улучшить результаты студентов и эффективность работы учебных заведений, ее использование необходимо тщательно контролировать, чтобы избежать предвзятости, защитить конфиденциальность и сохранить прозрачность.
По мере того как принятие решений с помощью ИИ продолжает формировать образовательный ландшафт, учебные заведения не должны ставить эффективность выше этической ответственности. Будущее ML в высшем образовании зависит не только от технологических достижений, но и от нашей способности использовать эти инструменты ответственно и справедливо. Заинтересованные стороны – преподаватели, администраторы и исследователи ИИ – приглашаются к диалогу и защите такого ИИ, который защищает и справедливо обслуживает всех студентов.
